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Features Matching Features Matching è il compito di stabilire corrispondenze tra due immagini della stessa scena o oggetto. Si tratta di un metodo efficace per rilevare un target specificato in una scena clonata.
Metodi di Features Matching Dense Registration through Optical Flow Wide Baseline Spatial Matching Random Sample Consensus (RANSAC) Hough Transform The Hough Transform è una tecnica di estrazione della funzione utilizzata nell'analisi delle immagini, nella visione del computer e nell'elaborazione delle immagini digitali. Lo scopo della tecnica è quello di trovare istanze imperfette di oggetti all'interno di una determinata classe di forme mediante procedura di voto.
Borsa di parole e VLAD L'idea generale di un Bacco di parole visive (BOVW) è quella di rappresentare un'immagine come un insieme di caratteristiche. Le funzioni sono costituite da tastiere e descrittori. Le tastiere sono i punti "stand out" in un'immagine e il descrittore è la descrizione del keypoint. E'un modo per estrarre funzioni dal testo per l'utilizzo nella modellazione, come ad esempio con algoritmi di machine learning.
Vector o Descrittori Aggregati localmente (VLAD) è un'estensione di Bag di parole che accumula il residuo di ciascun descrittore rispetto al suo cluster assegnato. In termini più semplici, un descrittore corrisponde al suo cluster più vicino, quindi per ogni cluster viene memorizzata la somma delle differenze dei descrittori assegnati al cluster e del centroide del cluster.
Image Matching Image Matching è un concetto importante nella visione del computer e nel riconoscimento degli oggetti. Immagini dello stesso articolo possono essere prese da qualsiasi angolo, con qualsiasi illuminazione e scala. Questo anche l'occlusione può causare problemi di riconoscimento. Ma in definitiva, mostrano ancora lo stesso articolo e dovrebbero essere categorizzati in quel modo.
Aggregate Selective Match Kernel Aggregate Selective Match Kernel è un modello incorporato condividendo le migliori proprietà di Hamming Embedding (HE) e Vettel o Descrittori Aggregati Localmente (VLAD). ASMK sfrutta l'utilizzo di una funzione di selettività e mostra come l'aggregazione per parola visiva possa affrontare la bruciatura.